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一种基于大规模无序图像的多起点增量式三维重建方法
本发明公开了一种基于大规模无序图像的多起点增量式三维重·699·建方法,包括图像匹配与匹配关系图构建、重建起点选择、边界检测、多起点三维重建和子模型拼接的步骤；利用聚类和迭代漂移的策略，自适应地从无序图像集合中选取适合作为起点的图像对同时开始重建；在重建开始之前，根据分层最短路径算法确定每幅图像的最佳重建子过程，确定重建边界；并根据不同子过程得到的子模型，通过其包含的公共部分进行拼接，获得完整的三维重建
华中科技大学
2021-04-14
一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法
本发明公开了一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法，该方法能够让用户自定义需要扩展的路网区域，并快速地将用户需要扩展的路网范围连接到原有网络中，同时保留了原路网的数据信息，最终得到利用OSM数据进行扩展后的路网数据文件。在实际工作中，用户会遇到需要在已有路网基础上扩大研究范围的情况，本发明由用户自定义选择需要扩展的路网范围，自动从OSM数据中提取扩展路网信息后与已有路网数据进行合并，保留了原有用户已经维护好的路网信息，节省了人工逐条添加路段和对扩展后路网进行重复校核的人力和时间成本，同时提高了扩展路网的准确性。
东南大学
2021-04-11
用于大数据处理系统的内存数据集置换系统与置换方法
本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统， 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析，得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合；信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测，并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块；决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序，判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换，在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并
华中科技大学
2021-04-14
北京科研团队实现人工智能四维重建技术提升冷冻电镜分析精度
近日，北京市自然科学基金资助的重点研究专题项目“超高分辨冷冻电子显微镜成像方法研究与应用”取得重要进展。在该项目支持下，北京大学毛有东教授团队于2022年4月27日在国际顶级学术期刊Nature杂志在线发表了题为“USP14-regulated allostery of the human proteasome by time-resolved cryo-EM”的研究论文，阐明了原子水平人源蛋白酶体动力学调控和构象重编程机制，并在国际上首次展示了人工智能四维重建技术用于大幅提升时间分辨冷冻电镜分析精度。
北大科研
2022-05-11
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性)
为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学
2021-05-10
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学
2021-01-12
高通量材料计算与数据挖掘技术
自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。
北京科技大学
2021-02-01
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学
2021-04-10
数字乡村物联网大数据平台
浙江大学
2021-05-10
TH_CDP 智能持续数据保护系统
本项目基于 iSCSI 的块数据 I/O 连续跟踪、块差异存储及压缩、虚拟镜像及快速启动、数据库一致性检测以及嵌入式技术等，结合现有的高性能硬件平台，提供文件级和卷级连续 数据备份方案，可实时、透明保存企业内的分散数据，保证用户数据的安全和完整。该系统 提供任意时间点或版本的数据恢复;采用基于差量的版本管理，存储空间小，网络传输数据 少，易于实施，系统后台透明运行，稳定可靠;支持远程异地办公人员使用;备份数据集中 管理，便于公司集中备份和保护企业价值数据。与传统备份产品相比，具有可靠性高、可用 性好、速度快、部署简单、无缝集成的特点。本地化的生产和服务，可以大大地提高服务质 量和降低成本。而且作为具有自主知识产权的安全产品，可以更加稳定地保护数据安全，减 少风险。同时本产品在国际市场上也有一定的竞争力。
清华大学
2021-04-11